Big data
MATLAB for Machine Learning. Practical examples of regression, clustering and neural networks
Giuseppe Ciaburro
MATLAB is the language of choice for many researchers and mathematics experts for machine learning. This book will help you build a foundation in machine learning using MATLAB for beginners.You’ll start by getting your system ready with t he MATLAB environment for machine learning and you’ll see how to easily interact with the Matlab workspace. We’ll then move on to data cleansing, mining and analyzing various data types in machine learning and you’ll see how to display data values on a plot. Next, you’ll get to know about the different types of regression techniques and how to apply them to your data using the MATLAB functions. You’ll understand the basic concepts of neural networks and perform data fitting, pattern recognition, and clustering analysis. Finally, you’ll explore feature selection and extraction techniques for dimensionality reduction for performance improvement. At the end of the book, you will learn to put it all together into real-world cases covering major machine learning algorithms and be comfortable in performing machine learning with MATLAB.
MATLAB for Machine Learning. Practical examples of regression, clustering and neural networks
Giuseppe Ciaburro
MATLAB is the language of choice for many researchers and mathematics experts for machine learning. This book will help you build a foundation in machine learning using MATLAB for beginners.You’ll start by getting your system ready with t he MATLAB environment for machine learning and you’ll see how to easily interact with the Matlab workspace. We’ll then move on to data cleansing, mining and analyzing various data types in machine learning and you’ll see how to display data values on a plot. Next, you’ll get to know about the different types of regression techniques and how to apply them to your data using the MATLAB functions. You’ll understand the basic concepts of neural networks and perform data fitting, pattern recognition, and clustering analysis. Finally, you’ll explore feature selection and extraction techniques for dimensionality reduction for performance improvement. At the end of the book, you will learn to put it all together into real-world cases covering major machine learning algorithms and be comfortable in performing machine learning with MATLAB.
Giuseppe Ciaburro
Discover why the MATLAB programming environment is highly favored by researchers and math experts for machine learning with this guide which is designed to enhance your proficiency in both machine learning and deep learning using MATLAB, paving the way for advanced applications.By navigating the versatile machine learning tools in the MATLAB environment, you’ll learn how to seamlessly interact with the workspace. You’ll then move on to data cleansing, data mining, and analyzing various types of data in machine learning, and visualize data values on a graph. As you progress, you’ll explore various classification and regression techniques, skillfully applying them with MATLAB functions.This book teaches you the essentials of neural networks, guiding you through data fitting, pattern recognition, and cluster analysis. You’ll also explore feature selection and extraction techniques for performance improvement through dimensionality reduction. Finally, you’ll leverage MATLAB tools for deep learning and managing convolutional neural networks.By the end of the book, you’ll be able to put it all together by applying major machine learning algorithms in real-world scenarios.
Matplotlib 2.x By Example. Multi-dimensional charts, graphs, and plots in Python
Allen Yu, Claire Chung, Aldrin Yim
Big data analytics are driving innovations in scientific research, digital marketing, policy-making and much more. Matplotlib offers simple but powerful plotting interface, versatile plot types and robust customization.Matplotlib 2.x By Example illustrates the methods and applications of various plot types through real world examples. It begins by giving readers the basic know-how on how to create and customize plots by Matplotlib. It further covers how to plot different types of economic data in the form of 2D and 3D graphs, which give insights from a deluge of data from public repositories, such as Quandl Finance. You will learn to visualize geographical data on maps and implement interactive charts.By the end of this book, you will become well versed with Matplotlib in your day-to-day work to perform advanced data visualization. This book will guide you to prepare high quality figures for manuscripts and presentations. You will learn to create intuitive info-graphics and reshaping your message crisply understandable.
Srinivasa Rao Poladi
Matplotlib provides a large library of customizable plots, along with a comprehensive set of backends. Matplotlib 3.0 Cookbook is your hands-on guide to exploring the world of Matplotlib, and covers the most effective plotting packages for Python 3.7. With the help of this cookbook, you'll be able to tackle any problem you might come across while designing attractive, insightful data visualizations. With the help of over 150 recipes, you'll learn how to develop plots related to business intelligence, data science, and engineering disciplines with highly detailed visualizations. Once you've familiarized yourself with the fundamentals, you'll move on to developing professional dashboards with a wide variety of graphs and sophisticated grid layouts in 2D and 3D. You'll annotate and add rich text to the plots, enabling the creation of a business storyline. In addition to this, you'll learn how to save figures and animations in various formats for downstream deployment, followed by extending the functionality offered by various internal and third-party toolkits, such as axisartist, axes_grid, Cartopy, and Seaborn. By the end of this book, you'll be able to create high-quality customized plots and deploy them on the web and on supported GUI applications such as Tkinter, Qt 5, and wxPython by implementing real-world use cases and examples.
Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych
Alistair Croll, Benjamin Yoskovitz
Lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem analityki w pracach nad nowym produktem i odnoszeniem sukcesów biznesowych bez konieczności wiecznego zgadywania. Peter Yared, dyrektor ds. IT, CBS Interactive To nie jest kolejna książka o liczbach, a rzecz o praktycznych wskaźnikach. Alistair i Ben nauczą Cię, jak przebić się przez mgłę danych i skupić się na właściwych, istotnych wskaźnikach, które zadecydują o Twojej porażce lub sukcesie. Ash Maurya, założyciel i dyrektor generalny Spark59 oraz WiredReach, autor książki Metoda Running Lean Okiełznane dane Jesteś przedsiębiorcą? Masz innowacyjny produkt i chcesz wejść z nim na rynek? Możesz wybrać jedną z dwóch dróg: tradycyjną, opartą na odwiecznych mądrościach starych mistrzów, albo nowoczesną, z użyciem modelu Lean Startup. Jeśli wybrałeś pierwszy sposób - zmień lekturę, jeśli drugi - gratulacje! W tej książce znajdziesz kompletny proces analityczny, od generowania pomysłów po przygotowanie zestawienia produktu i rynku. Dowiesz się z niej, jak zweryfikować swój pomysł, znaleźć odpowiednich klientów, zdefiniować ostateczną wersję produktu, zarobić na swojej działalności i ją wypromować. Znajdziesz tu konkretne i przydatne informacje, oparte na ponad trzydziestu analizach przypadku, bez których nie może się obejść żaden przedsiębiorca. Książka jest skierowana również do analityków internetowych i analityków danych, ponieważ pozwala powiązać efekty ich pracy z rozważaniami biznesowymi. Zamieszczone tu treści zainteresują też ludzi zaangażowanych w rozwój produktu, zarządzanie nim, marketing, PR oraz działalność inwestycyjną, ponieważ dzięki nim łatwiej będzie im zrozumieć i oceniać startupy. Rewolucja w sześciu prostych krokach Stwórz coś, co klienci pokochają. Zaangażuj ludzi, aby znaleźli Twój produkt i zaczęli z niego korzystać. Poznaj model Lean Startup, podstawy analityki oraz mentalności kierowania się danymi, niezbędnej do odniesienia sukcesu. Dowiedz się, na którym etapie rozwoju się znajdujesz, nad czym powinieneś pracować oraz jak zastosować model Lean Analytics we własnym startupie. Znajdź niezłe punkty odniesienia dla różnych wskaźników i naucz się wyznaczać własne wartości docelowe. Sprawdź, w jaki sposób możesz zastosować zasady Lean Analytics w funkcjonującej już organizacji, bo przecież podejście oparte na danych sprawdza się nie tylko w nowo powstałych firmach. Alistair Croll od niemal dwudziestu lat jest przedsiębiorcą, autorem książek i prelegentem. Zajmował się dużymi zbiorami danych, chmurami obliczeniowymi i startupami. W 2001 roku współuczestniczył w zakładaniu firmy Coradiant. Od tamtej pory aktywnie pomaga wielu nowo powstającym firmom i wspiera liczne startupowe imprezy. Benjamin Yoskovitz jest przedsiębiorcą z ponadpiętnastoletnim doświadczeniem w branży internetowej. Współzałożyciel Standout Jobs i Year One Labs, pełni funkcję mentora dla wielu startupów i akceleratorów przedsiębiorczości. Regularnie przemawia podczas licznych konferencji poświęconych problematyce startupów.
MrExcel's Holy Macro! Books, Mike Girvin
Unlock the full potential of Microsoft 365 Excel with this extensive guide, crafted for both beginners and seasoned users alike. Begin by uncovering the foundational reasons behind Excel’s creation and its unmatched significance in the business world. Dive deep into the structure of Excel files, worksheets, and key concepts that underscore the application’s versatility. As you progress, master efficient workflows, keyboard shortcuts, and powerful formulas, making Excel an indispensable tool for solving complex problems.Moving forward, the book will guide you through advanced topics, including logical tests, lookup functions, and the latest features like LET and LAMBDA functions. Gain hands-on experience with data analysis, exploring the full capabilities of standard pivot tables, advanced Power Query, and Power BI. Each chapter builds on the last, ensuring that you gain both practical skills and a deep understanding of Excel’s capabilities, preparing you to confidently tackle even the most challenging data tasks.By the end of this guide, you’ll not only be adept at using Excel but also equipped with strategies to apply Excel's advanced features to real-world scenarios—whether you’re interested in financial modeling, big data analysis, or simply enhancing efficiency in your day-to-day tasks.
